在人工智能的浪潮席卷全球的今天，我们已经从最初对“提示词工程”的狂热崇拜，慢慢走到了一个更冷静、更务实的阶段。提示词写得好不好，曾经被捧上神坛，仿佛只要一句话说得漂亮，AI就能听懂人话、写出代码、画出图来。但现实很快打了脸——当项目从Demo走向生产，从玩具变成工具，我们才发现，光靠“说人话”根本撑不起一个真正能用的系统。
于是，“上下文工程”（Context Engineering）应运而生，它不再只是雕琢一句话的艺术，而是开始思考：到底该往大模型的“记忆窗口”里塞什么、怎么塞、塞多少，才能让它真正帮我们解决问题。
但Spring创建者Rod Johnson看得更深
他一针见血地指出：上下文工程听起来比提示词工程更“工程”了，可它依然太“脆弱”。它只关注我们给模型喂了什么，却忽略了两件更重要的事：一是模型返回的内容该怎么处理，二是这些交互如何与企业已有的业务系统和知识体系打通。如果我们不回答这两个问题，再精巧的上下文设计，也不过是空中楼阁，好看不中用。
于是，他提出了一个更进一步的概念——领域集成上下文工程（Domain-Integrated Context Engineering，简称DICE）。这不是一个花哨的术语游戏，而是一次认知的跃迁：把大模型的对话，从“自然语言的即兴表演”，变成“结构化业务逻辑的精准协作”。
什么意思？举个例子：在一家电商公司里，“客户”这个词在不同部门眼里可能完全不同：
客服眼里的“客户”是投诉记录和沟通历史；
销售眼里的“客户”是购买力和潜在价值；
而财务眼里的“客户”是应收账款和信用评级。
如果你直接让大模型去处理“客户信息”，它可能会混淆这些概念，给出错误建议。而DICE的做法是，先明确“客户”在当前上下文中的定义边界——也就是DDD/Martin Fowler所说的“限界上下文”（Bounded Context）。在这个边界内，所有术语都有清晰、统一的含义，模型不再需要猜，开发者也不再需要反复调试提示词。
这背后其实是领域驱动设计（DDD）几十年沉淀下来的智慧。
DDD告诉我们，面对复杂的业务系统，不能强求一个“万能模型”解释一切，而应该划分出多个“限界上下文”，每个上下文内部保持模型的一致性，上下文之间通过明确的映射关系进行协作。就像一家公司有财务部、人事部、技术部，每个部门有自己的术语体系和工作流程，但通过标准接口协同工作。DICE正是把这套思想引入到大模型应用开发中，让AI不再是一个孤立的“黑箱”，而是成为业务系统中的一个可管理、可预测的协作节点。
更进一步，DICE强调上下文的“双向性”：我们不仅要把结构化的领域对象（比如订单、用户、库存）作为输入喂给模型，更要让模型的输出也遵循同样的结构。比如，不要让模型自由发挥写一段“关于订单状态的描述”，而是要求它返回一个符合预定义Schema的JSON对象。这样一来，后续的业务逻辑可以直接消费这个输出，而不需要再花大力气做自然语言解析。这种“输入输出对称”的设计，极大提升了系统的稳定性和可维护性。
你可能会问：这不就是把AI当成了一个复杂的函数调用？某种程度上，是的。但这恰恰是好事。AI的魔力在于它的泛化能力，但企业的系统需要的是确定性。DICE不是要抑制AI的创造力，而是为它划定一个安全、高效的“跑道”。就像再厉害的飞行员，也需要机场的导航系统和塔台指挥。通过领域模型的约束，我们可以让AI在熟悉的业务语境中发挥最大价值，而不是在模糊的自然语言中迷失方向。
而且，这种结构化的设计带来了实实在在的好处。首先是可测试性。当上下文由代码定义的领域对象构成时，我们就可以像测试普通函数一样测试AI模块：给定输入，验证输出是否符合预期。其次是可追溯性。在调试时，开发者看到的不再是大段不可控的文本，而是清晰的对象结构，能直接在调试器里展开查看。再者是成本控制。如果上下文是一段不断追加的聊天记录，随着对话轮次增加，token消耗会指数级增长。而结构化的对象可以精确裁剪，只传递必要信息，避免“上下文膨胀”带来的性能和成本问题。
更重要的是，DICE打通了AI与现有系统的“最后一公里”。太多AI项目死在了“演示很惊艳，落地很骨感”的阶段。因为它们只关注模型本身，却忽略了企业里早已存在的ERP、CRM、数据库和业务规则。
DICE的理念是：不要重复造轮子，而是让AI站在巨人的肩膀上。已有的领域模型是多年业务经验的结晶，是“活的知识库”。通过复用这些模型，AI不仅能更快上手，还能保证输出符合企业的真实运作逻辑。
想象一下，一个客服AI agent，不仅能理解用户的问题，还能直接调用订单服务查询状态，调用库存系统确认补货时间，最后生成一个结构化的解决方案。这一切的背后，是领域模型在默默支撑——它定义了“订单”是什么，“库存”如何计算，“客服工单”有哪些状态。没有这个基础，AI再聪明，也只是在语言层面打转，无法真正融入业务流。
所以，DICE不仅仅是一种技术方法，更是一种思维方式的转变。它提醒我们：在追逐前沿模型的同时，别忘了回头看看脚下的土地。真正的商业价值，不在于模型有多大，而在于它能否与我们的业务深度咬合。当AI开始用企业的“母语”对话，当它的每一次输出都能被系统精准消化，我们才算真正迈入了智能时代的深水区。
这或许是这个时代最动人的图景：最前沿的生成式AI，与最扎实的软件工程思想，在业务的土壤里相遇、扎根、生长。